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發布時間: 2023-12-21 07:30
最后更新: 2023-12-21 07:30
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潮流階段,里幾萬、幾十萬的電源節點、負荷節點、矩陣算法是無力的。我認為未來AI層面的模式識別將成為可能。2、非結構化信息的積累、訓練與生成AIGC之突破,第二個原因是信息的積累程度。從的A/D轉換(麥克風+PCM采樣),到圖像的A/D化(CMOS+色彩空間映射),人類過去幾十年,用極低成本的方式,積累了視覺、聽覺領域的全息數據。

  尤其是攝像頭、智能的大規模普及,人類在視聽領域的,非結構化數據積累幾乎零成本,上文字信息的爆發性積累,是AIGC訓練的關鍵訓練數據集不。上圖是全球數據的增長趨勢,明顯呈現指數級趨勢,這種數據積累的非線性增長,是AIGC能力非線性增長的基礎。


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